- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在使用 Tensorflow BERT 语言模型解决二元分类问题。这是link到谷歌合作实验室。保存并加载模型并进行训练后,我在进行预测时遇到错误。
保存模型
def serving_input_receiver_fn():
feature_spec = {
"input_ids" : tf.FixedLenFeature([MAX_SEQ_LENGTH], tf.int64),
"input_mask" : tf.FixedLenFeature([MAX_SEQ_LENGTH], tf.int64),
"segment_ids" : tf.FixedLenFeature([MAX_SEQ_LENGTH], tf.int64),
"label_ids" : tf.FixedLenFeature([], tf.int64)
}
serialized_tf_example = tf.placeholder(dtype=tf.string,
shape=[None],
name='input_example_tensor')
print(serialized_tf_example.shape)
receiver_tensors = {'example': serialized_tf_example}
features = tf.parse_example(serialized_tf_example, feature_spec)
return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(features, receiver_tensors)
export_path = '/content/drive/My Drive/binary_class/bert/'
estimator._export_to_tpu = False # this is important
estimator.export_saved_model(export_dir_base=export_path,serving_input_receiver_fn=serving_input_receiver_fn)
预测虚拟文本
pred_sentences = [
"A novel, simple method to get insights from reviews"
]
def getPrediction1(in_sentences):
labels = ["Irrelevant", "Relevant"]
input_examples = [run_classifier.InputExample(guid="", text_a = x, text_b = None, label = 0) for x in in_sentences] # here, "" is just a dummy label
input_features = run_classifier.convert_examples_to_features(input_examples, label_list, MAX_SEQ_LENGTH, tokenizer)
predict_input_fn = run_classifier.input_fn_builder(features=input_features, seq_length=MAX_SEQ_LENGTH, is_training=False, drop_remainder=False)
predictions = est.predict(predict_input_fn)
print(predictions)
return [(sentence, prediction['probabilities'], labels[prediction['labels']]) for sentence, prediction in zip(in_sentences, predictions)]
est = tf.contrib.estimator.SavedModelEstimator(MODEL_FILE_PATH)
predictions = getPrediction1(pred_sentences[0])
predictions
错误
W0702 05:44:17.551325 139812812932992 estimator.py:1811] Using temporary folder as model directory: /tmp/tmpzeiaa6q8
W0702 05:44:17.605536 139812812932992 saved_model_estimator.py:170] train mode not found in SavedModel.
W0702 05:44:17.608479 139812812932992 saved_model_estimator.py:170] eval mode not found in SavedModel.
<generator object Estimator.predict at 0x7f27fa721eb8>
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-56ea95428bf4> in <module>()
21 # Relevant "Nanoparticulate drug delivery is a promising drug delivery system to a range of molecules to desired site specific action in the body. In this present work nanoparticles are prepared with positive group of amino group of chitosan with varying concentration based nanoparticles are loaded with anastrazole were prepared by with negative group of sodium tripolyphosphate by ionotropic gelation method. All these formulated nanoparticles are characterized for its particle size ,zeta potential ,drug entrapment efficacy and in-vitro release kinetics .The particle size of all these formulations were found to be 200,365,420,428 And 483.zeta potential of all formulations are-16.3±2.1 ,28.2±4.3,-10.38±3.6,-24.31±3.2 and 21.38±5.2.respectively. FT-IR studies indicated that there was no chemical interaction between drug and polymer and stability of drug. The in-vitro release behaviour from all the drug loaded batches was found to be zero order and provided sustained release over a period of 12 h by diffusion and swelling mechanism and The values of n and r 2 for coated batch was 0.731 and 0.979.Since the values of slope (n) lies in between 0.5 and 1 it was concluded that the mechanism by which drug is being released is a Non-Fickian anomalous solute diffusion mechanism, "
22
---> 23 predictions = getPrediction1(pred_sentences[0:2])
24 predictions
25
5 frames
<ipython-input-28-56ea95428bf4> in getPrediction1(in_sentences)
14 predictions = est.predict(predict_input_fn)
15 print(predictions)
---> 16 return [(sentence, prediction['probabilities'], labels[prediction['labels']]) for sentence, prediction in zip(in_sentences, predictions)]
17
18
<ipython-input-28-56ea95428bf4> in <listcomp>(.0)
14 predictions = est.predict(predict_input_fn)
15 print(predictions)
---> 16 return [(sentence, prediction['probabilities'], labels[prediction['labels']]) for sentence, prediction in zip(in_sentences, predictions)]
17
18
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/estimator.py in predict(self, input_fn, predict_keys, hooks, checkpoint_path, yield_single_examples)
615 self._create_and_assert_global_step(g)
616 features, input_hooks = self._get_features_from_input_fn(
--> 617 input_fn, ModeKeys.PREDICT)
618 estimator_spec = self._call_model_fn(
619 features, None, ModeKeys.PREDICT, self.config)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/estimator.py in _get_features_from_input_fn(self, input_fn, mode)
991 def _get_features_from_input_fn(self, input_fn, mode):
992 """Extracts the `features` from return values of `input_fn`."""
--> 993 result = self._call_input_fn(input_fn, mode)
994 result, _, hooks = estimator_util.parse_input_fn_result(result)
995 self._validate_features_in_predict_input(result)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/estimator.py in _call_input_fn(self, input_fn, mode, input_context)
1111 kwargs['input_context'] = input_context
1112 with ops.device('/cpu:0'):
-> 1113 return input_fn(**kwargs)
1114
1115 def _call_model_fn(self, features, labels, mode, config):
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/bert/run_classifier.py in input_fn(params)
727 def input_fn(params):
728 """The actual input function."""
--> 729 batch_size = params["batch_size"]
730
731 num_examples = len(features)
KeyError: 'batch_size'
batch_size 参数存在于估计器中,但不存在于加载的模型参数中。
estimator.params['batch_size'] # 32
est.params['batch_size'] # KeyError: 'batch_size'
最佳答案
您正在使用SavedModelEstimator
,它不提供传入 RunConfig
或 params
参数的选项,
because the model function graph is defined statically in the SavedModel.
由于 SavedModelEstimator
是 Estimator
的子类,因此 params 只是存储超参数的字典。我想你可以修改params
在调用 getPrediction1 之前将所需的(键,值)对传递给它。例如:
est = tf.contrib.estimator.SavedModelEstimator(MODEL_FILE_PATH)
est.params['batch_size'] = 1
predictions = getPrediction1(pred_sentences)
关于python - 使用 BERT 模型进行推理时没有batch_size,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56846266/
我在网上搜索但没有找到任何合适的文章解释如何使用 javascript 使用 WCF 服务,尤其是 WebScriptEndpoint。 任何人都可以对此给出任何指导吗? 谢谢 最佳答案 这是一篇关于
我正在编写一个将运行 Linux 命令的 C 程序,例如: cat/etc/passwd | grep 列表 |剪切-c 1-5 我没有任何结果 *这里 parent 等待第一个 child (chi
所以我正在尝试处理文件上传,然后将该文件作为二进制文件存储到数据库中。在我存储它之后,我尝试在给定的 URL 上提供文件。我似乎找不到适合这里的方法。我需要使用数据库,因为我使用 Google 应用引
我正在尝试制作一个宏,将下面的公式添加到单元格中,然后将其拖到整个列中并在 H 列中复制相同的公式 我想在 F 和 H 列中输入公式的数据 Range("F1").formula = "=IF(ISE
问题类似于this one ,但我想使用 OperatorPrecedenceParser 解析带有函数应用程序的表达式在 FParsec . 这是我的 AST: type Expression =
我想通过使用 sequelize 和 node.js 将这个查询更改为代码取决于在哪里 select COUNT(gender) as genderCount from customers where
我正在使用GNU bash,版本5.0.3(1)-发行版(x86_64-pc-linux-gnu),我想知道为什么简单的赋值语句会出现语法错误: #/bin/bash var1=/tmp
这里,为什么我的代码在 IE 中不起作用。我的代码适用于所有浏览器。没有问题。但是当我在 IE 上运行我的项目时,它发现错误。 而且我的 jquery 类和 insertadjacentHTMl 也不
我正在尝试更改标签的innerHTML。我无权访问该表单,因此无法编辑 HTML。标签具有的唯一标识符是“for”属性。 这是输入和标签的结构:
我有一个页面,我可以在其中返回用户帖子,可以使用一些 jquery 代码对这些帖子进行即时评论,在发布新评论后,我在帖子下插入新评论以及删除 按钮。问题是 Delete 按钮在新插入的元素上不起作用,
我有一个大约有 20 列的“管道分隔”文件。我只想使用 sha1sum 散列第一列,它是一个数字,如帐号,并按原样返回其余列。 使用 awk 或 sed 执行此操作的最佳方法是什么? Accounti
我需要将以下内容插入到我的表中...我的用户表有五列 id、用户名、密码、名称、条目。 (我还没有提交任何东西到条目中,我稍后会使用 php 来做)但由于某种原因我不断收到这个错误:#1054 - U
所以我试图有一个输入字段,我可以在其中输入任何字符,但然后将输入的值小写,删除任何非字母数字字符,留下“。”而不是空格。 例如,如果我输入: 地球的 70% 是水,-!*#$^^ & 30% 土地 输
我正在尝试做一些我认为非常简单的事情,但出于某种原因我没有得到想要的结果?我是 javascript 的新手,但对 java 有经验,所以我相信我没有使用某种正确的规则。 这是一个获取输入值、检查选择
我想使用 angularjs 从 mysql 数据库加载数据。 这就是应用程序的工作原理;用户登录,他们的用户名存储在 cookie 中。该用户名显示在主页上 我想获取这个值并通过 angularjs
我正在使用 autoLayout,我想在 UITableViewCell 上放置一个 UIlabel,它应该始终位于单元格的右侧和右侧的中心。 这就是我想要实现的目标 所以在这里你可以看到我正在谈论的
我需要与 MySql 等效的 elasticsearch 查询。我的 sql 查询: SELECT DISTINCT t.product_id AS id FROM tbl_sup_price t
我正在实现代码以使用 JSON。 func setup() { if let flickrURL = NSURL(string: "https://api.flickr.com/
我尝试使用for循环声明变量,然后测试cols和rols是否相同。如果是,它将运行递归函数。但是,我在 javascript 中执行 do 时遇到问题。有人可以帮忙吗? 现在,在比较 col.1 和
我举了一个我正在处理的问题的简短示例。 HTML代码: 1 2 3 CSS 代码: .BB a:hover{ color: #000; } .BB > li:after {
我是一名优秀的程序员,十分优秀!